package com.example.leetcode.leetcode.dynamicProgramming;

import java.util.Scanner;

/**
 * @author zhuhaitao
 * @email zhuhaitao@imoran.net
 * @date 2020/9/17 9:29 上午
 * @description 动态规划求背包问题
 * 动态：背包的重量w和物品的个数n的动态的
 * 选择：物品放入背包或者不放入背包
 * 思路：每次求前i[1,n]个物品，背包承重j[1,w]的最优解
 */
public class Bag {

    public static int findVal(int n, int w, int[] wt, int[] val) {
        // 定义dp数组
        int[][] dp = new int[n + 1][w + 1];
        //求前i个物品，背包承重w的最优解
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= w; j++) {
                //预放入背包中的i物品的重量 大于 j
                if (j < wt[i - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j - wt[i - 1]] + val[i - 1], dp[i - 1][j]);
                }
            }
        }
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 0; j < dp[0].length; j++) {
                System.out.print(dp[i][j] + " ");
            }
            System.out.println();
        }
        return dp[n][w];
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        // n个物品
        int n = scanner.nextInt();
        // 背包所能装入的最大重量
        int w = scanner.nextInt();
        // n个物品的重量和价值
        int t = n, k = 0;
        int[] wt = new int[n];
        int[] val = new int[n];
        while (t-- > 0) {
            wt[k] = scanner.nextInt();
            val[k] = scanner.nextInt();
            k++;
        }
        System.out.println(findVal(n, w, wt, val));
    }
}
